#вакансия #DS #Москва #офис #фуллтайм #ML
📎Город: Москва, метро Новокузнецкая
📎Формат работы: гибрид
📎Занятость: Fulltime, гибкий подход к рабочему времени
📎Заработная плата: до 70 0000
Junior Data Analyst
Идеальный кандидат — человек с хорошей математической подготовкой и
желанием развиваться в роли аналитика данных.
Не страшно, если мало практического опыта, главное - иметь хорошую
математическую базу и не бояться решать нестандартные задачи, для
которых нет готовых решений
📌 Ваши будущие задачи:
• Обработка данных, собранных с IoT-устройств
• Анализ IoT-данных, проверка гипотез и поиск инсайтов
• Визуализация результатов
• Создание ML-моделей и улучшение качества прогноза
• Установка и настройка разработанной системы удаленно на стендах Заказчика
Стек технологий: Python, SQL, Git, Docker, k8s
📌 Мы ожидаем:
• Уверенные базовые знания Python (Pandas, Numpy, визуализация)
• Уверенные базовые знания SQL
• Понимание как устроены классические алгоритмы машинного обучения и
принципы их работы
• Понимание процесса разработки ПО
• Опыт использования Git
• Высшее техническое или математическое образование
Будет плюсом:
• Опыт работы с DL-моделями (Pytorch, TensorRT)
• Опыт работы с базами данных
• Опыт разработки моделей машинного обучения и их внедрение
📌 Что мы готовы вам предложить:
• Работу на интересном проекте с прозрачным результатом;
• Официальное трудоустройство;
• Достойный уровень компенсации;
• Перспективы роста и развития в компании;
• Офис в центре Москвы.
✉️Контакт: @Marina_Niko
📎Город: Москва, метро Новокузнецкая
📎Формат работы: гибрид
📎Занятость: Fulltime, гибкий подход к рабочему времени
📎Заработная плата: до 70 0000
Junior Data Analyst
Идеальный кандидат — человек с хорошей математической подготовкой и
желанием развиваться в роли аналитика данных.
Не страшно, если мало практического опыта, главное - иметь хорошую
математическую базу и не бояться решать нестандартные задачи, для
которых нет готовых решений
📌 Ваши будущие задачи:
• Обработка данных, собранных с IoT-устройств
• Анализ IoT-данных, проверка гипотез и поиск инсайтов
• Визуализация результатов
• Создание ML-моделей и улучшение качества прогноза
• Установка и настройка разработанной системы удаленно на стендах Заказчика
Стек технологий: Python, SQL, Git, Docker, k8s
📌 Мы ожидаем:
• Уверенные базовые знания Python (Pandas, Numpy, визуализация)
• Уверенные базовые знания SQL
• Понимание как устроены классические алгоритмы машинного обучения и
принципы их работы
• Понимание процесса разработки ПО
• Опыт использования Git
• Высшее техническое или математическое образование
Будет плюсом:
• Опыт работы с DL-моделями (Pytorch, TensorRT)
• Опыт работы с базами данных
• Опыт разработки моделей машинного обучения и их внедрение
📌 Что мы готовы вам предложить:
• Работу на интересном проекте с прозрачным результатом;
• Официальное трудоустройство;
• Достойный уровень компенсации;
• Перспективы роста и развития в компании;
• Офис в центре Москвы.
✉️Контакт: @Marina_Niko
#вакансия #офис #Москва #фултайм
Senior researcher
в OctoNus
300 000 — 450 000 ₽/мес на руки
Москва, м. Спортивная
Английский
B1 — Intermediate
Команда
6 - 10 человек
Octonus — российская частная IT-компания, оборудование которой используется на производствах по всему миру. Направление разработок - технология обработки ювелирных алмазов.
Позиция отвечает за проведение успешных исследований в областях, связанных с алгоритмами расчета качественных фотографий на базе реальных низкокачественных фотографий с недостатком освещения, другими алгоритмами из области computational photography
Технологии/инструменты
CС++
Чем предстоит заниматься
Исследование и реализация алгоритмов построения качественных фотографий по набору кадров низкой освещенности.
Исследование и реализация алгоритмов субпиксельного выравнивания кадров.
Оформление алгоритмов в виде плагинов к продукту, доведение до уровня коммерческих разработок.
Кросс-ревьюирование кода и результатов исследований.
Работа в Agile-команде, ответственность за ключевые продуктовые решения.
Требования:
Знание основ и теории обработки изображений, видео.
Знание основ и опыт построения обрабатывающих изображение пайплайнов в цифровых камерах и софте от RAW до итогового 8/10-бит изображения.
Успешный опыт разработки алгоритмов computational photography в коммерческих продуктах.
Культура ведения и оформления результатов научных исследований.
Сильные навыки аналитической работы.
Умение самостоятельно вести полноценный научно-исследовательский процесс (с грамотным оформлением результатов).
Опыт работы в команде от 3-х лет по специальности, приветствуется успешный опыт по разработке новых продуктов в стартапах с небольшой командой.
Хороший письменный технический английский
Внутренняя мотивация, желание и умение работать над сложными задачами и добиваться результата.
Приветствуется наличие научных публикаций, степени по обозначенным тематикам.
Приветствуется знание устройства алгоритмов, использующихся в цифровых камерах современных смартфонов.
Что предлагаем
Заработная плата от 300 000 net.
Оформление в соответствии с нормами Трудового законодательства.
Возможности для совершенствования и профессионального роста.
Уютный современный офис.
ДМС (после прохождения испытательного срока).
Система премий / поощрений.
Особым кандидатам — особые условия.
Любые вопросы и уточнения можно спросить у @Oksana8417
Senior researcher
в OctoNus
300 000 — 450 000 ₽/мес на руки
Москва, м. Спортивная
Английский
B1 — Intermediate
Команда
6 - 10 человек
Octonus — российская частная IT-компания, оборудование которой используется на производствах по всему миру. Направление разработок - технология обработки ювелирных алмазов.
Позиция отвечает за проведение успешных исследований в областях, связанных с алгоритмами расчета качественных фотографий на базе реальных низкокачественных фотографий с недостатком освещения, другими алгоритмами из области computational photography
Технологии/инструменты
CС++
Чем предстоит заниматься
Исследование и реализация алгоритмов построения качественных фотографий по набору кадров низкой освещенности.
Исследование и реализация алгоритмов субпиксельного выравнивания кадров.
Оформление алгоритмов в виде плагинов к продукту, доведение до уровня коммерческих разработок.
Кросс-ревьюирование кода и результатов исследований.
Работа в Agile-команде, ответственность за ключевые продуктовые решения.
Требования:
Знание основ и теории обработки изображений, видео.
Знание основ и опыт построения обрабатывающих изображение пайплайнов в цифровых камерах и софте от RAW до итогового 8/10-бит изображения.
Успешный опыт разработки алгоритмов computational photography в коммерческих продуктах.
Культура ведения и оформления результатов научных исследований.
Сильные навыки аналитической работы.
Умение самостоятельно вести полноценный научно-исследовательский процесс (с грамотным оформлением результатов).
Опыт работы в команде от 3-х лет по специальности, приветствуется успешный опыт по разработке новых продуктов в стартапах с небольшой командой.
Хороший письменный технический английский
Внутренняя мотивация, желание и умение работать над сложными задачами и добиваться результата.
Приветствуется наличие научных публикаций, степени по обозначенным тематикам.
Приветствуется знание устройства алгоритмов, использующихся в цифровых камерах современных смартфонов.
Что предлагаем
Заработная плата от 300 000 net.
Оформление в соответствии с нормами Трудового законодательства.
Возможности для совершенствования и профессионального роста.
Уютный современный офис.
ДМС (после прохождения испытательного срока).
Система премий / поощрений.
Особым кандидатам — особые условия.
Любые вопросы и уточнения можно спросить у @Oksana8417
#вакансия #teamlead #Москва #ML #DS
Формат: гибрид или ремоут(страны рублевой зоны)
Роль: Lead Data Scientist
Мы ищем опытного Teamlead DS в компанию, разрабатывающей ИИ решения для горнодобывающей и металлургической промышленности.
Как Teamlead DS вы будете выстраивать алгоритмы машинного обучения для оптимизации, обнаружения аномалий, регрессии, которые будут масштабироваться на многих заводах по всему миру, и будут тонко настраивать управление оборудованием и целыми процессами в режиме реального времени.
Круг задач:
- Разработка инновационных алгоритмов машинного обучения для анализа временных рядов, генерируемых промышленными процессами;
- Анализировать узкие места в работе алгоритмов и предлагать решения по их улучшению и оптимизации;
- Подготовка новых алгоритмов к внедрению и поддержка внедрения в производство;
- Мониторинг метрик, статистики и производительности алгоритмов;
- Работать в команде и сотрудничать с другими коллегами;
- Управление приоритетами проектов, сроками и результатами;
- Менторить и развивать команду в направлении решения задач, оставляя пространство для творчества;
- Планировать проект и отслеживать его ход, следить за тем, чтобы все работы были завершены в установленные сроки и с высоким качеством;
- Проявлять инициативу, предлагать возможные улучшения работы команды.
Важно для команды:
- Степень бакалавра/магистра/доктора наук в области компьютерных наук, физики, математики или аналогичной области;
- Сильная математическая подготовка в ML и DL областях;
- Более 3 лет опыта работы в области машинного обучения;
- Опыт работы с временными рядами;
- Понимание принципов алгоритмов и структур данных, осведомлённость в математических вычислениях, включая статистические модели, линейную алгебру (но не ограничиваясь ими);
- Опыт обнаружения аномалий;
- Отличное знание Python;
- Практическое знание ML/DL фреймворков (Scikit, PyData stack, Tensorflow, PyTorch и т.д.);
Будет плюсом:
- Опыт в промышленной сфере;
- Опыт с reinforcement learning.
Компания предлагает:
- Работа с ведущей в мире командой машинного обучения, которая решает задачи в промышленной сфере;
- Удаленная работа из РФ и ближайших стран;
- Официальное оформление по ТК РФ;
- Возможность оказать влияние на самую фундаментальную и самую крупную отрасль в мире;
- Конкурентная заработная плата;
- Расширенный ДМС со стоматологией.
e-mail: [email protected]
телеграмм: @v_losiev
Формат: гибрид или ремоут(страны рублевой зоны)
Роль: Lead Data Scientist
Мы ищем опытного Teamlead DS в компанию, разрабатывающей ИИ решения для горнодобывающей и металлургической промышленности.
Как Teamlead DS вы будете выстраивать алгоритмы машинного обучения для оптимизации, обнаружения аномалий, регрессии, которые будут масштабироваться на многих заводах по всему миру, и будут тонко настраивать управление оборудованием и целыми процессами в режиме реального времени.
Круг задач:
- Разработка инновационных алгоритмов машинного обучения для анализа временных рядов, генерируемых промышленными процессами;
- Анализировать узкие места в работе алгоритмов и предлагать решения по их улучшению и оптимизации;
- Подготовка новых алгоритмов к внедрению и поддержка внедрения в производство;
- Мониторинг метрик, статистики и производительности алгоритмов;
- Работать в команде и сотрудничать с другими коллегами;
- Управление приоритетами проектов, сроками и результатами;
- Менторить и развивать команду в направлении решения задач, оставляя пространство для творчества;
- Планировать проект и отслеживать его ход, следить за тем, чтобы все работы были завершены в установленные сроки и с высоким качеством;
- Проявлять инициативу, предлагать возможные улучшения работы команды.
Важно для команды:
- Степень бакалавра/магистра/доктора наук в области компьютерных наук, физики, математики или аналогичной области;
- Сильная математическая подготовка в ML и DL областях;
- Более 3 лет опыта работы в области машинного обучения;
- Опыт работы с временными рядами;
- Понимание принципов алгоритмов и структур данных, осведомлённость в математических вычислениях, включая статистические модели, линейную алгебру (но не ограничиваясь ими);
- Опыт обнаружения аномалий;
- Отличное знание Python;
- Практическое знание ML/DL фреймворков (Scikit, PyData stack, Tensorflow, PyTorch и т.д.);
Будет плюсом:
- Опыт в промышленной сфере;
- Опыт с reinforcement learning.
Компания предлагает:
- Работа с ведущей в мире командой машинного обучения, которая решает задачи в промышленной сфере;
- Удаленная работа из РФ и ближайших стран;
- Официальное оформление по ТК РФ;
- Возможность оказать влияние на самую фундаментальную и самую крупную отрасль в мире;
- Конкурентная заработная плата;
- Расширенный ДМС со стоматологией.
e-mail: [email protected]
телеграмм: @v_losiev
#вакансия #Москва #fulltime #BigData #DS
Позиция: A/B-tests Team Lead (сейчас команда – 0 человек).
Куда: Альфа-Банк, Департамент продвинутой аналитики
Формат работы: Гибрид - Москва, м. Технопарк + удаленно.
Что нужно делать?
1. Общаться (много!) с владельцами процессов, определять методологию проведения тестов, запускать тесты самостоятельно (или контролировать процесс запуска), анализировать данные и формировать аналитические отчёты, описывать всё это в Confuence, помогать бизнес-заказчикам принимать правильные решения.
2. Создавать с нуля и описывать обобщённую методологию проведения сплит-тестов, которую смогут переиспользовать другие; выстраивать формализованные процессы; распространять и пропагандировать лучшие практики по механикам проведения экспериментов (как в Альфе, так и вовне).
3. Растить функцию на основе череды успехов – с фактами в руках защищать планы роста, быть руководителем и лидером для будущей команды.
4. Принимать участие в создании архитектурных решений для платформ проведения сплит-тестов, в идеале - создания единого контура тестирования моделей машинного обучения.
5. Первоочередные задачи – поддержка экспериментов команды Центра компетенций по NLP Лаборатории машинного обучения.
Мы ожидаем от вас:
1. Опыт руководства функцией сплит-тестирования. Общий опыт работы в этом направлении – от 2 лет.
2. Лидерский опыт (начинать придётся одному), опыт руководства командой (будут успехи – будет команда), проактивность и умение самостоятельно достигать результат.
3. Hard skills: Python, bash, SQL, Hadoop; Tableau/ClickView/PowerBI; BitBucket (Git), JIRA и Confluence.
4. Образование: физ.-мат., техническое, ИТ; хорошая база в мат.стате и теор.вере; чёрный пояс по пакетам для стат. анализа и визуализации в Python (statsmodels, seaborn и т.п.). У нас нет и не будет R 😈
5. Развитые коммуникативные навыки для ведения переговоров с внутренними и внешними контрагентами, некоторые из которых могут быть (ошибочно) уверены, что и так всё понятно, и так всё хорошо работает. Умение писать понятную и грамотную документацию, аналитические записки. Грамотная устная и письменная речь, структурированное изложение мыслей. Время от времени придётся делать презентации на понятном для конкретного заказчика языке - это тоже надо уметь.
6. Идеально, если есть ещё и опыт создания, сопровождения и развития единого фреймворка сплит-тестирования в организации.
Ответы на 10 важных вопросов:
1. Данные: Обычно - Hadoop (все данные Альфа-Банка) + внешние источники по API. Могут быть эзотерические источники – локальные БД (Vertica, MongoDB и т.п.).
2. Железо: Потенциально – 2 TB RAM, 96 cores. Будем отталкиваться от необходимости и можем расширять аллокацию ресурсов. Для работы: MacBook + удалённое рабочее место.
3. Масштаб влияния на core-бизнес? Модели - ядро большинства банковских процессов. Амбиция – ответственность за все тестирование моделей (или процессов, с ними связанных) в Альфа-Банке.
4. Уровень развития Data Science в компании? Все линии бизнеса покрыты ML моделями, где необходимо - успешно внедрен DL.
5. Роль: см. что нужно делать (выше).
6. Бэкграунд у вашего руководителя? https://www.linkedin.com/in/vadimayuyev/
7. Как часто вам будут мешать работать? Пока непонятно. Минимум, 1 час организационных встреч в неделю. Остальное будет зависеть от конкретных заказчиков и операционного ритма с ними.
8. Карьерный рост: формализованная матрица компетенций не создана – придётся разрабатывать.
9. Prod/Research: на начальном этапе Prod – 80% (надо проводить тестирование в боевых процессах), Research – 20% (инвестиция в развитие методологии). В целевом сценарии, после создания и роста команды, пропорция обратная.
10. Функция сервиса или лидера? 50/50. Функция создаётся с 0. Задача – обеспечивать качественный аналитический сервис.
Буду рада познакомиться лично и рассказать подробнее о задачах и компании.
Направить резюме и задать вопросы можно в ТГ @nellismo или на почту [email protected]
Позиция: A/B-tests Team Lead (сейчас команда – 0 человек).
Куда: Альфа-Банк, Департамент продвинутой аналитики
Формат работы: Гибрид - Москва, м. Технопарк + удаленно.
Что нужно делать?
1. Общаться (много!) с владельцами процессов, определять методологию проведения тестов, запускать тесты самостоятельно (или контролировать процесс запуска), анализировать данные и формировать аналитические отчёты, описывать всё это в Confuence, помогать бизнес-заказчикам принимать правильные решения.
2. Создавать с нуля и описывать обобщённую методологию проведения сплит-тестов, которую смогут переиспользовать другие; выстраивать формализованные процессы; распространять и пропагандировать лучшие практики по механикам проведения экспериментов (как в Альфе, так и вовне).
3. Растить функцию на основе череды успехов – с фактами в руках защищать планы роста, быть руководителем и лидером для будущей команды.
4. Принимать участие в создании архитектурных решений для платформ проведения сплит-тестов, в идеале - создания единого контура тестирования моделей машинного обучения.
5. Первоочередные задачи – поддержка экспериментов команды Центра компетенций по NLP Лаборатории машинного обучения.
Мы ожидаем от вас:
1. Опыт руководства функцией сплит-тестирования. Общий опыт работы в этом направлении – от 2 лет.
2. Лидерский опыт (начинать придётся одному), опыт руководства командой (будут успехи – будет команда), проактивность и умение самостоятельно достигать результат.
3. Hard skills: Python, bash, SQL, Hadoop; Tableau/ClickView/PowerBI; BitBucket (Git), JIRA и Confluence.
4. Образование: физ.-мат., техническое, ИТ; хорошая база в мат.стате и теор.вере; чёрный пояс по пакетам для стат. анализа и визуализации в Python (statsmodels, seaborn и т.п.). У нас нет и не будет R 😈
5. Развитые коммуникативные навыки для ведения переговоров с внутренними и внешними контрагентами, некоторые из которых могут быть (ошибочно) уверены, что и так всё понятно, и так всё хорошо работает. Умение писать понятную и грамотную документацию, аналитические записки. Грамотная устная и письменная речь, структурированное изложение мыслей. Время от времени придётся делать презентации на понятном для конкретного заказчика языке - это тоже надо уметь.
6. Идеально, если есть ещё и опыт создания, сопровождения и развития единого фреймворка сплит-тестирования в организации.
Ответы на 10 важных вопросов:
1. Данные: Обычно - Hadoop (все данные Альфа-Банка) + внешние источники по API. Могут быть эзотерические источники – локальные БД (Vertica, MongoDB и т.п.).
2. Железо: Потенциально – 2 TB RAM, 96 cores. Будем отталкиваться от необходимости и можем расширять аллокацию ресурсов. Для работы: MacBook + удалённое рабочее место.
3. Масштаб влияния на core-бизнес? Модели - ядро большинства банковских процессов. Амбиция – ответственность за все тестирование моделей (или процессов, с ними связанных) в Альфа-Банке.
4. Уровень развития Data Science в компании? Все линии бизнеса покрыты ML моделями, где необходимо - успешно внедрен DL.
5. Роль: см. что нужно делать (выше).
6. Бэкграунд у вашего руководителя? https://www.linkedin.com/in/vadimayuyev/
7. Как часто вам будут мешать работать? Пока непонятно. Минимум, 1 час организационных встреч в неделю. Остальное будет зависеть от конкретных заказчиков и операционного ритма с ними.
8. Карьерный рост: формализованная матрица компетенций не создана – придётся разрабатывать.
9. Prod/Research: на начальном этапе Prod – 80% (надо проводить тестирование в боевых процессах), Research – 20% (инвестиция в развитие методологии). В целевом сценарии, после создания и роста команды, пропорция обратная.
10. Функция сервиса или лидера? 50/50. Функция создаётся с 0. Задача – обеспечивать качественный аналитический сервис.
Буду рада познакомиться лично и рассказать подробнее о задачах и компании.
Направить резюме и задать вопросы можно в ТГ @nellismo или на почту [email protected]
#вакансия #москва #analyst #datascience #ml
Всем привет!
Драйвовая, лидирующая и активно развивающаяся компания, GlowByte, в поисках Старшего аналитика Data Science и Тимлида DS.
🍊Требования
• Высшее ИТ / техническое образование;
• Python, SQL, Git;
• Большим плюсом будет понимание предметной области: Ритейл, FMCG, сети быстрого питания;
• Знание подходов к прогнозированию временных рядов (регрессионные модели, форесты, бустинги, нейронки, ...) и оптимизации (от классических LP до MINLP);
• Лиду необходим опыт в координировании команды, оценке задач и проч. "лидовских" активностях.
🍊 Решаем задачи двух типов:
• Прогнозирования временных рядов;
• Различные оптимизационные задачи
+ все сопутствующие задачи
🍊Условия
• Стабильный оклад + премия по итогам года / проекта;
• Карьерный рост, профессиональное обучение;
• Гибкий график работы;
• Гибкий соц. пакет (ДМС/ английский/ абонемент в спортзал и т.д.);
• Комфортный офис в Мск в БЦ Арма (предпочтителен гибрид, возможна полная удаленка);
• Кофе, фрукты, каши по утрам;
• Вилка по результатам собеса.
Подробности @alya_IT_rec
Всем привет!
Драйвовая, лидирующая и активно развивающаяся компания, GlowByte, в поисках Старшего аналитика Data Science и Тимлида DS.
🍊Требования
• Высшее ИТ / техническое образование;
• Python, SQL, Git;
• Большим плюсом будет понимание предметной области: Ритейл, FMCG, сети быстрого питания;
• Знание подходов к прогнозированию временных рядов (регрессионные модели, форесты, бустинги, нейронки, ...) и оптимизации (от классических LP до MINLP);
• Лиду необходим опыт в координировании команды, оценке задач и проч. "лидовских" активностях.
🍊 Решаем задачи двух типов:
• Прогнозирования временных рядов;
• Различные оптимизационные задачи
+ все сопутствующие задачи
🍊Условия
• Стабильный оклад + премия по итогам года / проекта;
• Карьерный рост, профессиональное обучение;
• Гибкий график работы;
• Гибкий соц. пакет (ДМС/ английский/ абонемент в спортзал и т.д.);
• Комфортный офис в Мск в БЦ Арма (предпочтителен гибрид, возможна полная удаленка);
• Кофе, фрукты, каши по утрам;
• Вилка по результатам собеса.
Подробности @alya_IT_rec
Привет! Нахожусь в поиске аналитика данных к себе в команду.
Вакансия: Аналитик данных (middle)
🏙 stone.ru
🔌 до 150 net + квартальные бонусы
Локация: офис (Москва, м. Бауманская)
Подробнее про вакансию (https://stoneru.notion.site/middle-06a85a4e02b84399ae9db9680b487176), плюшки.
Откликнуться можно в личку @BogdanGlebov
О нашей компании
Мы - STONE, девелоперская компания полного цикла, от подбора площадок до управления готовыми проектами.
О нашем отделе
Цель отдела - развитие аналитики во всех подразделениях компании. Это подразумевает получение и обработку данных, подготовку отчётности, развитие и повышение эффективности бизнес-процессов, в том числе с применением машинного обучения.
Об аналитике в компании
Продуктами отдела ежедневно пользуется более четверти сотрудников компании, data driven подход к управлению главенствует в нескольких подразделениях компании и мы стремимся чтобы так было во всех.
Чем предстоит заниматься
* Расширение контура DWH/BI за счёт сбора фактического Data Management и составления ТЗ.
* Анализ эффективности бизнеса на имеющейся отчётности. Предложения по повышению эффективности бизнес-процессов, а также по доработке регулярной отчётности.
* Проведение исследований на основе собственных гипотез и гипотез от бизнеса. Развитие исследовательской отчётности для генерации и проверки гипотез.
Чего ожидаем
Soft'ы важны не меньше hard'ов
* Аналитический склад ума.
* Коммуникабельность.
* Умение систематизировать бизнес-требования.
* Проактивность, инициативность.
* Опыт построения BI отчётности (мы используем Power BI).
* SQL на уровне оптимизированных выборок.
* Навык обработки больших объёмов информации с помощью Python.
* Понимание принципов работы и развития DWH и общения с окружением.
* Общие представления об API, для чего используется, как устроены запросы.
#вакансия #аналитик #москва #офис
Вакансия: Аналитик данных (middle)
🏙 stone.ru
🔌 до 150 net + квартальные бонусы
Локация: офис (Москва, м. Бауманская)
Подробнее про вакансию (https://stoneru.notion.site/middle-06a85a4e02b84399ae9db9680b487176), плюшки.
Откликнуться можно в личку @BogdanGlebov
О нашей компании
Мы - STONE, девелоперская компания полного цикла, от подбора площадок до управления готовыми проектами.
О нашем отделе
Цель отдела - развитие аналитики во всех подразделениях компании. Это подразумевает получение и обработку данных, подготовку отчётности, развитие и повышение эффективности бизнес-процессов, в том числе с применением машинного обучения.
Об аналитике в компании
Продуктами отдела ежедневно пользуется более четверти сотрудников компании, data driven подход к управлению главенствует в нескольких подразделениях компании и мы стремимся чтобы так было во всех.
Чем предстоит заниматься
* Расширение контура DWH/BI за счёт сбора фактического Data Management и составления ТЗ.
* Анализ эффективности бизнеса на имеющейся отчётности. Предложения по повышению эффективности бизнес-процессов, а также по доработке регулярной отчётности.
* Проведение исследований на основе собственных гипотез и гипотез от бизнеса. Развитие исследовательской отчётности для генерации и проверки гипотез.
Чего ожидаем
Soft'ы важны не меньше hard'ов
* Аналитический склад ума.
* Коммуникабельность.
* Умение систематизировать бизнес-требования.
* Проактивность, инициативность.
* Опыт построения BI отчётности (мы используем Power BI).
* SQL на уровне оптимизированных выборок.
* Навык обработки больших объёмов информации с помощью Python.
* Понимание принципов работы и развития DWH и общения с окружением.
* Общие представления об API, для чего используется, как устроены запросы.
#вакансия #аналитик #москва #офис
#Москва #удаленка #гибрид #вакансия #Инженерданных
Компания: М.Видео-Эльдорадо (в IT-аккредитованную компанию М.Тех)
⭕️Вакансия: Инженер данных
Локация: удаленно РФ, гибрид Москва м.Красносельская 10 мин пешком
Зарплата: 195 000- 245 000 руб гросс
✅Чем предстоит заниматься:
• Проектирование, разработка объектов аналитического хранилища данных (АХД) на базе СУБД Greenplum, Clickhouse;
• Проектирование, разработка потоков загрузки данных в АХД с использованием SAP Data Services, Apache NiFi, Apache Ariflow
• Разработка представлений, скриптов, хранимых процедур для решения задач бизнес-пользователей;
• Прикладное администрирование АХД в том числе, контроль объёма хранилища, управление «температурой» данных, контроль загрузок и актуальности данных, контроль и очистки не используемых объектов в рамках решения конкретной прикладной задачи;
• Проведение функционального и нагрузочного тестирования своих разработок
• Взаимодействие с группой по развитию корпоративного хранилища данных, построенного на BW on HANA, и с отделами аналитики (финансы, маркетинг, e-commerce, логистика) как с основными пользователями системы;
✅От тебя нам важно:
• Опыт работы в качестве разработчика на промышленной СУБД (Oracle, MS SQL, Postgres)
• Знание SQL на высоком уровне;
• Опыт оптимизации SQL запросов;
• Понимание архитектуры построения АХД и отличия АХД от обычных БД;
• Опыт работы с ETL-продуктами;
• Как преимущество:
• Опыт работы с SAP BO Data Services;
• Опыт работы с Apache NiFi, Airflow
• Знание Python
• Опыт работы с MPP СУБД (Greenplum, Teradata, Vertica)
• Опыт администрирования БД PostgreSQL
✅Что ты получишь:
• По-настоящему интересные проекты, по-хорошему сложная ИТ-архитектура, реальная возможность расширить знания о функционале и обучиться новым технологиям;
• Работа в стабильной компании, лидере рынка в своём сегменте;
• Официальное трудоустройство по ТК РФ, формат работы: гибрид или удаленка;
• Оформление ДМС со стоматологией после прохождения испытательного срока;
• Возможность развития профессиональных качеств, возможность проявить свою инициативу, а также участвовать в крупных внутренних проектах;
• Корпоративные скидки и привилегии: скидка сотрудника в магазинах сети, скидки партнёров, BestBenefits, и т.д.;
• Участие в проектах компании, которые прокачают твой личный бренд на рынке возможность проявить свою инициативу, внутренние и внешние митапы, конференции, хакатоны.
🤝Контакт: @Alsu_Kr
Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs
Компания: М.Видео-Эльдорадо (в IT-аккредитованную компанию М.Тех)
⭕️Вакансия: Инженер данных
Локация: удаленно РФ, гибрид Москва м.Красносельская 10 мин пешком
Зарплата: 195 000- 245 000 руб гросс
✅Чем предстоит заниматься:
• Проектирование, разработка объектов аналитического хранилища данных (АХД) на базе СУБД Greenplum, Clickhouse;
• Проектирование, разработка потоков загрузки данных в АХД с использованием SAP Data Services, Apache NiFi, Apache Ariflow
• Разработка представлений, скриптов, хранимых процедур для решения задач бизнес-пользователей;
• Прикладное администрирование АХД в том числе, контроль объёма хранилища, управление «температурой» данных, контроль загрузок и актуальности данных, контроль и очистки не используемых объектов в рамках решения конкретной прикладной задачи;
• Проведение функционального и нагрузочного тестирования своих разработок
• Взаимодействие с группой по развитию корпоративного хранилища данных, построенного на BW on HANA, и с отделами аналитики (финансы, маркетинг, e-commerce, логистика) как с основными пользователями системы;
✅От тебя нам важно:
• Опыт работы в качестве разработчика на промышленной СУБД (Oracle, MS SQL, Postgres)
• Знание SQL на высоком уровне;
• Опыт оптимизации SQL запросов;
• Понимание архитектуры построения АХД и отличия АХД от обычных БД;
• Опыт работы с ETL-продуктами;
• Как преимущество:
• Опыт работы с SAP BO Data Services;
• Опыт работы с Apache NiFi, Airflow
• Знание Python
• Опыт работы с MPP СУБД (Greenplum, Teradata, Vertica)
• Опыт администрирования БД PostgreSQL
✅Что ты получишь:
• По-настоящему интересные проекты, по-хорошему сложная ИТ-архитектура, реальная возможность расширить знания о функционале и обучиться новым технологиям;
• Работа в стабильной компании, лидере рынка в своём сегменте;
• Официальное трудоустройство по ТК РФ, формат работы: гибрид или удаленка;
• Оформление ДМС со стоматологией после прохождения испытательного срока;
• Возможность развития профессиональных качеств, возможность проявить свою инициативу, а также участвовать в крупных внутренних проектах;
• Корпоративные скидки и привилегии: скидка сотрудника в магазинах сети, скидки партнёров, BestBenefits, и т.д.;
• Участие в проектах компании, которые прокачают твой личный бренд на рынке возможность проявить свою инициативу, внутренние и внешние митапы, конференции, хакатоны.
🤝Контакт: @Alsu_Kr
Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs
#вакансия #аналитик #гибрид #Москва #fulltime
Вакансия: SQL - аналитик (PostgreSQL)
Компания: Раппорто, Москва
Формат работы: гибрид
Оклад: до 250 000 руб. на руки
Технологии: SQl, PostgreSQL
✋ Привет! В компанию Раппорто, один из крупнейших интеграторов на рынке телекоммуникаций, ищем аналитика - разработчика SQL в связи с расширением команды.
✅ Немного о нас:
Более 15 лет помогаем сотням крупнейших компаний (банки, ритейл и др) общаться со своими клиентами через различные каналы коммуникаций: SMS-сообщения, push-уведомления, мессенджеры, IVR и другие.
У нас собственная высоконагруженная IT-платформа. Работаем с большими данными, средняя нагрузка более 10 млн.транзакций ежедневно.
✅ Основные задачи:
- Составлять и оптимизировать сложные SQL-запросы, выгружать данные из различных БД компании;
- Автоматизировать регулярные выгрузки и отчеты;
- Подготавливать дашборды для визуализации ключевых показателей;
- Изучать базы данных компании, структуру данных и аналитику хранимых данных.
✅ Мы ожидаем, что вы:
- Имеете опыт работы в аналитике - от 3 лет;
- Уверенно владеете SQL (преимущественно PostrgeSQL);
- Умеете оптимально написать и оптимизировать сложные запросы;
- Понимаете архитектуру БД;
- Имеете опыт анализа данных и построения отчетности;
- Работали с высоконагруженными системами - как преимущество.
✅ Мы предлагаем:
- Прозрачную и полностью “белую” систему оплаты до 250000 на руки;
- ДМС со стоматологией;
- График работы: 5/2, гибридный формат работы (ст м.Автозаводская);
- Возможность карьерного и личного роста;
- “Здоровую” атмосферу в коллективе, корпоративы, тренинги.
Контакт для связи (резюме, вопросы): @tat_balashova
Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs
Вакансия: SQL - аналитик (PostgreSQL)
Компания: Раппорто, Москва
Формат работы: гибрид
Оклад: до 250 000 руб. на руки
Технологии: SQl, PostgreSQL
✋ Привет! В компанию Раппорто, один из крупнейших интеграторов на рынке телекоммуникаций, ищем аналитика - разработчика SQL в связи с расширением команды.
✅ Немного о нас:
Более 15 лет помогаем сотням крупнейших компаний (банки, ритейл и др) общаться со своими клиентами через различные каналы коммуникаций: SMS-сообщения, push-уведомления, мессенджеры, IVR и другие.
У нас собственная высоконагруженная IT-платформа. Работаем с большими данными, средняя нагрузка более 10 млн.транзакций ежедневно.
✅ Основные задачи:
- Составлять и оптимизировать сложные SQL-запросы, выгружать данные из различных БД компании;
- Автоматизировать регулярные выгрузки и отчеты;
- Подготавливать дашборды для визуализации ключевых показателей;
- Изучать базы данных компании, структуру данных и аналитику хранимых данных.
✅ Мы ожидаем, что вы:
- Имеете опыт работы в аналитике - от 3 лет;
- Уверенно владеете SQL (преимущественно PostrgeSQL);
- Умеете оптимально написать и оптимизировать сложные запросы;
- Понимаете архитектуру БД;
- Имеете опыт анализа данных и построения отчетности;
- Работали с высоконагруженными системами - как преимущество.
✅ Мы предлагаем:
- Прозрачную и полностью “белую” систему оплаты до 250000 на руки;
- ДМС со стоматологией;
- График работы: 5/2, гибридный формат работы (ст м.Автозаводская);
- Возможность карьерного и личного роста;
- “Здоровую” атмосферу в коллективе, корпоративы, тренинги.
Контакт для связи (резюме, вопросы): @tat_balashova
Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs
#Москва #офис #fulltime #Lead #NLP #ML #вакансия
Вакансия: Lead ML Engineer
Уровень: Lead, Senior
Компания: Brand Analytics
Brand Analytics — лидирующая система анализа социальных медиа для бизнеса. Это SaaS-продукт в области Data Mining, который обрабатывает более миллиарда объектов в режиме реального времени с использованием алгоритмов искусственного интеллекта.
Формат работы: фуллтайм офис (м. Библиотека Имени Ленина/м. Арбатская/м. Александровский сад/м. Боровицкая)
ЗП: до 450 000 р. net
Основной стек технологий: классический ML (CatBoost, Sklearn), нейронки (Torch, Hugging Face, TensorRT, DeepSeed), FastAPI, MLFlow
✅ Чем предстоит заниматься:
— Работа с потоковыми данными: анализ, языковое моделирование, классификация, кластеризация, анализ тональности и прочего: много текста, много медиа;
— Реализовывать новый функционал системы: продуктовые и технические фичи;
— Проверка и генерация гипотез для решения задач: поиск нестандартных подходов, совершенствование существующей архитектуры;
— Принятие участия в выборе нового инструментария;
— Структурирование, планирование и менеджмент: начиная с себя до всего отдела;
— Разработка и обучение собственных LLM
❤️ Мы:
— Много пишем, изучаем и еще больше экспериментируем;
— Самостоятельно разрабатывает обвязки вокруг полученных артефактов: сервисы, инференс и т.д.;
— Собственный отдел разметки данных;
— Следим за тех.долгом. Умеем и поддерживаем legacy;
— Прозрачность: открыто говорим и умеем слушать. Обратная связь, рост, возможность напрямую влиять на продукт и видеть результат своей работы;
— Даем технику, комфортный офис, кофе, чай и даже фрукты;
— Предлагаем работу из офиса в центре Москве (м. Библиотека им. Ленина, м. Арбатская, м. Александровский сад)
— Оформляем в штат IT аккредитованной компании с первого рабочего дня согласно ТК РФ и платим полностью белую заработную плату.
✏️ Чего мы от тебя ждем:
— Продуктового опыта: от ресерча до запуска в прод;
— Знания классических ML алгоритмов (TF-IDF, кластеризация, классификация и т.п.);
— Понимания трансформерных архитектур (MLM, LM), а также методы их обучения;
— Умения писать на чистом Python;
— Опыта работы с PyTorch;
— Опыта работы с FastAPI, MLFlow, AirFlow, Docker;
— Желания изучать новое и находить нетипичные решения;
— Умения разбираться в чужом коде, оптимизировать и улучшать.
✨ Будет плюсом:
— MLOps;
— GoLang;
— Знание SQL, noSQL;
— Автоматизация ML-пайплайнов
✍️ Telegram: @musit
Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs
Вакансия: Lead ML Engineer
Уровень: Lead, Senior
Компания: Brand Analytics
Brand Analytics — лидирующая система анализа социальных медиа для бизнеса. Это SaaS-продукт в области Data Mining, который обрабатывает более миллиарда объектов в режиме реального времени с использованием алгоритмов искусственного интеллекта.
Формат работы: фуллтайм офис (м. Библиотека Имени Ленина/м. Арбатская/м. Александровский сад/м. Боровицкая)
ЗП: до 450 000 р. net
Основной стек технологий: классический ML (CatBoost, Sklearn), нейронки (Torch, Hugging Face, TensorRT, DeepSeed), FastAPI, MLFlow
✅ Чем предстоит заниматься:
— Работа с потоковыми данными: анализ, языковое моделирование, классификация, кластеризация, анализ тональности и прочего: много текста, много медиа;
— Реализовывать новый функционал системы: продуктовые и технические фичи;
— Проверка и генерация гипотез для решения задач: поиск нестандартных подходов, совершенствование существующей архитектуры;
— Принятие участия в выборе нового инструментария;
— Структурирование, планирование и менеджмент: начиная с себя до всего отдела;
— Разработка и обучение собственных LLM
❤️ Мы:
— Много пишем, изучаем и еще больше экспериментируем;
— Самостоятельно разрабатывает обвязки вокруг полученных артефактов: сервисы, инференс и т.д.;
— Собственный отдел разметки данных;
— Следим за тех.долгом. Умеем и поддерживаем legacy;
— Прозрачность: открыто говорим и умеем слушать. Обратная связь, рост, возможность напрямую влиять на продукт и видеть результат своей работы;
— Даем технику, комфортный офис, кофе, чай и даже фрукты;
— Предлагаем работу из офиса в центре Москве (м. Библиотека им. Ленина, м. Арбатская, м. Александровский сад)
— Оформляем в штат IT аккредитованной компании с первого рабочего дня согласно ТК РФ и платим полностью белую заработную плату.
✏️ Чего мы от тебя ждем:
— Продуктового опыта: от ресерча до запуска в прод;
— Знания классических ML алгоритмов (TF-IDF, кластеризация, классификация и т.п.);
— Понимания трансформерных архитектур (MLM, LM), а также методы их обучения;
— Умения писать на чистом Python;
— Опыта работы с PyTorch;
— Опыта работы с FastAPI, MLFlow, AirFlow, Docker;
— Желания изучать новое и находить нетипичные решения;
— Умения разбираться в чужом коде, оптимизировать и улучшать.
✨ Будет плюсом:
— MLOps;
— GoLang;
— Знание SQL, noSQL;
— Автоматизация ML-пайплайнов
✍️ Telegram: @musit
Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs
#вакансия #гибрид #Москва #middle #senior
🟡 Компания: Яндекс Доставка
🟡 Уровень: middle, senior
🟡 Формат работы: гибрид/Москва
Всем привет!
Яндекс Доставка😉 ищет аналитиков в команду Эффективности
Наша команда отвечает за рост эффективности Доставки. Мы развиваем алгоритмы, которые помогают увеличить число заказов, доставляемых в единицу времени, за счёт их объединения в оптимальные маршруты (т. н. батчинга).
У нас сложные и интересные задачи, короткий путь от возникновения идеи до её реализации и возможность напрямую влиять на ключевые метрики бизнеса.
🔘 Какие задачи вас ждут:
- Исследовать эффективность текущих алгоритмов батчинга
- Генерировать идеи по улучшению технологий
- Реализовывать новые фичи совместно с командой разработки
- Тестировать и внедрять изменения
- Выстраивать процессы, обеспечивать их метриками и мониторингами
🔘 Мы ждём, что вы:
- Системно, структурно и последовательно мыслите
- Любите углубляться в детали, докапываться до сути проблем и быстро разбираться в устройстве сложных систем
- Уверенно владеете SQL и Python
- Хорошо знаете математику и основы статистики
🔘 Что мы предлагаем:
- Оклад и премии по итогам работы
- Профессиональная команда, у которой можно многому научиться и перенять опыт
- Расширенная программа ДМС: стоматология, обследования, вызов врача на дом
- Компенсация оплаты питания на территории офиса и в его окрестностях.
✏️ Контакты: @agoevaalina
Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs
Всем привет!
Яндекс Доставка
Наша команда отвечает за рост эффективности Доставки. Мы развиваем алгоритмы, которые помогают увеличить число заказов, доставляемых в единицу времени, за счёт их объединения в оптимальные маршруты (т. н. батчинга).
У нас сложные и интересные задачи, короткий путь от возникновения идеи до её реализации и возможность напрямую влиять на ключевые метрики бизнеса.
- Исследовать эффективность текущих алгоритмов батчинга
- Генерировать идеи по улучшению технологий
- Реализовывать новые фичи совместно с командой разработки
- Тестировать и внедрять изменения
- Выстраивать процессы, обеспечивать их метриками и мониторингами
- Системно, структурно и последовательно мыслите
- Любите углубляться в детали, докапываться до сути проблем и быстро разбираться в устройстве сложных систем
- Уверенно владеете SQL и Python
- Хорошо знаете математику и основы статистики
- Оклад и премии по итогам работы
- Профессиональная команда, у которой можно многому научиться и перенять опыт
- Расширенная программа ДМС: стоматология, обследования, вызов врача на дом
- Компенсация оплаты питания на территории офиса и в его окрестностях.
Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM